基于地统计学的佛山市土地利用变化驱动力时空分异

摘 要：土地利用变化驱动力的空间差异对于揭示土地利用变化的方向性和结构性差异及其形成机制具有十分
重要的意义。文章基于地统计学原理，运用遥感、GIS 和变异函数等方法研究了佛山市土地利用变化驱动力的时
空分异性。结果表明，不同时期佛山市土地利用变化驱动力具有显著的空间分异。从 1991 年到 2005 年，佛山市
像进行解译，分别获得研究区 1991、2003 和 2005
年的土地利用类型分布图以及相应的属性数据库。
解 译 结 果 将 研 究 区 的 土 地 利 用 类 型 分 为 耕 地 、园
地、林地、城镇建设用地（居民用地、交通及工矿用
地）、水域和未利用土地 6 大类。
构建土地利用综合驱动力指数（LUDI），以表达
+
h）-
2
Z（x）i
Σ
（2）
式中：γ（h）是变量样本点距为 h 的半方差，h 为步
长，n（h）是变量样本点的点对数，Z（x）i 、Z（xi+h）分别 为区域化变量在 xi 和 xi+h 处的数值。变异函数分析 通常以对半方差图的模型拟合为基础，所考查的主
要参数包括：C（0 块金方差）、C0+C（基台值）、C0 /C0+C （块金方差与基台值之比）、α（变程）等。
山[11]、王国杰[12]、王静爱[13]、陈浮 等 [14] 人的研究成果，
再结合 Delphi 打分统计和研究区的实际情况，确定
了研究区不同土地利用类型的驱动力指数（表 1）。
表 1 不同土地利用类型对应的驱动力指数 Tab.1 Dr iving for ce indexes of var ious land use types
围绕土地利用变化驱动力的时空差异研究，学 者们已进行了不少理论探讨和实证分析。从研究方 法来看，主要有以下几个方面：①通过构建不同时 段或不同区域的土地利用变化面积与驱动力因子 之间的回归模型来进行分析[4- 6]；②采用因子分析或 典型相关分析方法，通过比较各区域的主成分因子 得分来分析土地利用变化驱动力的时空差异[7- 8]；③ 运用灰色系统关联分析的方法，通过对比土地利用 变化与驱动因子在不同区域的关联度来解释驱动 力的空间分异现象[9]。本研究从地统计学的区域性 变量（regionalized variable）理论入手，将土地利用变 化驱动力看成是反映区域土地利用变化影响因子
山市三个时期的 LUDI 点集数据不完全属于标准正 态分布。三个时期的 LUDI 分布均呈左偏，但负偏值 都比较接近为 0，峰度值显示 LUDI 较正态的集中 分布呈现出离散状态，为消除比例效应，在 SPSS 软 件下对数据进行对数转换，使之符合正态分布 。 [17] LUDI 变异系数显示，三个时期的 LUDI 变异性均属 于较弱的中等程度变异（处于 0 到 1 之间，但都小 于 0.5），但 2005 年较 1991 年和 2003 年的变异性 有所增大，反映出 2005 年土地利用驱动因子的形 式较为多样化，土地利用驱动力无论在作用程度、 强度还是空间分异上均比 1991 年和 2003 年有所 增强。对表 2 进一步分析发现，从 1991 年到 2005 年，LUDI 平均值和标准差逐渐增加，这一现象与本 研究进行之前的预想不同，初步推断可能与 2005 年佛山市较高的城镇化水平有关。由于不同网格
主的土地利用变化驱动力的主导性由单一方向转变为互相垂直的双方向；2003 年到 2005 年，佛山市土地利用
驱动力分异呈现出多极主导的集聚式、组团式分布格局。
关键词：地统计学；变异函数；GIS；土地利用变化驱动力
中图分类号：TP79；F293.2
文献标识码：A
土地利用变化是在一定时间和空间范围内受 人类活动和自然过程共同驱动的结果[1- 3]，自然过程 驱动主要表现为生物物理驱动，而人类活动驱动则 主要表现为社会经济、城镇化、人口规模、政策制度 等因子的影响[4]。土地利用变化的驱动因子在不同 时间、不同空间方向以及不同土地利用方式下的作 用程度和强度存在着显著差异，探索土地利用变化 驱动力的时空分异性，对于揭示不同时期土地利用 变化的形成机制及其空间差异，尤其是土地利用变 化的方向性和结构性差异具有重要意义。
土地利用变化驱动力因子的综合作用，其公式为：
n
Σ LUDI ＝ AiSi /TA i=1
（1）
式中：LUDI 为土地利用综合驱动力指数，Ai 为第 i 类土地利用类型对应的驱动力指数，Si 为第 i 类土 地利用类型的面积，TA 为土地总面积。各土地利用
类型对应的驱动力指数的确定参照刘纪远[10]、宋开
的区域性变量，以珠三角快速城市化地区的典型区 域佛山市为例，通过遥感数据获取、GIS 空间分析及 变异函数分析等方法，研究佛山市土地利用变化驱 动力的时空分异性，从而为区域土地利用变化驱动 力研究提供新的方法与途径。
1 研究区概况和研究方法
1.1 研究区概况 佛山市地处珠江三角洲腹地，地理位置处于
112°22'—113°23'E、22°28'—23°34'N，属南亚热带季 风性湿润气候，自古就是鱼米之乡。地势西北高，东 南低，地貌类型以平原为主，兼有低山、丘陵、台地 等。西江、北江贯穿全境，属于典型的河网地区。面 积 3 848.49km2，下辖阐城区、南海区、顺德区、高明 区和三水区共 5 个辖区，截至 2006 年，全市总人口 为 586 万人。改革开放以来，佛山市一直处于国民 经济发展的高速增长期，从 1980 年到 2006 年，佛 山市的 GDP 由 17.40 亿元增长为 2 928.89 亿元，26 年累计增长 172 倍，年均增长率达 17.4%。受社会 经济的迅速发展和人口增长的带动，佛山市城镇化 规模不断提高，土地利用程度和强度都不断扩大。 同时，由于受自然条件、经济水平、产业结构以及政
土地利用类型主要为耕地和林地，而 2005 年则主
根据研究区 4 209 个等积网格 LUDI 面状数据
要为耕地和建设用地。由于建设用地的 A 值最大， 的运算结果，分别生成佛山市三个时期的 LUDI 空
年份
表 2 佛山市 1991—2005 年 LUDI 描述性统计特征值 Tab.2 Descr iptive statistical featur e values of LUDI in Foshan City (1991— 2005)
地类 耕地 园地 林地 城镇建设用地 水域 未利用土地
A 0.62 0.45 0.11
0.82
0.12
0.03
根据需要，首先对解译后生成的三期土地利用
类型分布图进行等积网格化处理。根据佛山市土地 利用程度、强度和土地景观破碎程度的初步分析， 确定每个网格的大小为 1 000m×1 000m，对边界上 网格内的不规则地块，面积大于 1/2 个规则网格的 单独作为一个网格，面积小于 1/2 个规则网格的并 入相邻的网格[12]。每幅图共生成 4 209 个规则网格， 每个网格可能包括了多种土地利用类型。用 Python2.4 编程分别计算出每个等积网格中不同土 地利用类型的面积，再按照公式（1）和表 1 分别计 算 3 幅图中各等积网格中的 LUDI 值并以面状的 shape 格式文件进行保存，同时将各等积网格中的 LUDI 值赋于网格的中心点位置，生成 3 幅由 4 209 个点值组成的点集（点状）数据，点集数据经 ArcGIS
0.37
- 0.692
- 0.273
0.817
0.156
0.011
*α= 0.05 的双侧检验。
间格局分布图（图 1）。由图 1 可以看出，1991 年到 达到全区的 73%。高值区由禅城区、南海建成区等
2005 年期间，佛山市 LUDI 的空间分布表现出显著 中心城区分别向北部、西部扩展，向北沿着黄岐镇、
时该地区较高的城市化水平和经济发展实力；南海 域，受后者工业经济的影响，土地利用以工业用地
区（1991 年为南海县）和顺德区（1991 年为顺德县） 为主。2005 年，佛山市 LUDI 空间分布在 2003 年空
收稿时间：2009 - 05 - 18；修回时间：2009 - 08 - 02 基金项目 ： 国家自然科学基金项目（编号：40871086）、教育部博士点基金项目（编号 :20050574003）和广东省自然科学基金项目（编号： 8151063101000016）联合资助。
第9期
郭程轩，徐颂军，巫细波：基于地统计学的佛山市土地利用变化驱动力时空分异
投影转换（墨卡托投影），产生以 m 为单位的平面坐
标系统中3 研究方法与分析流程
采用地统计学中的变异函数（半方差）作为主
要的分析方法。变异函数是判别和分析区域性变量
结构性、随机性和变异性的重要工具[15]，其公式为：
n（h）
Σ γ（h）=
1 2n（h）i
=
1
ΣZ（xi
的区域化分异特征，这种区域之间的分异反映了受 盐步镇、罗村镇、大沥镇和松岗镇扩展，向西主要扩
不同驱动力影响下的土地利用发展态势。1991 年， 展到西樵镇、龙江镇等；向南则沿着顺德区的伦教
LUDI 的高值区主要集中在以禅城区为核心的佛山 镇、大良镇、容桂镇等呈跳跃式延伸；三水区和高明
中心城区，LUDI 值处于 0.68—0.81 之间，反映了当 区的高值区主要出现在临近南海区和顺德区的区
点集数
平均值
标准差
变异系数
峰度
偏度
最大值
最小值
K- S 值 *
1991 年
4 209
0.45
0.11
2003 年
4 209
0.48
0.16
2005 年
4 209
0.57
0.21
0.24
- 0.703
- 0.239
0.810
0.113